Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
LLMとEC
Search
tsuzuki
August 07, 2023
Technology
0
180
LLMとEC
LLM を ファッション EC に応用しようとしている話です
tsuzuki
August 07, 2023
Tweet
Share
More Decks by tsuzuki
See All by tsuzuki
立ち上げ期のサービスでレコメンドを導入した際の機械学習モデルの開発とアーキテクチャの事例
tsuzukid
1
770
Github Codespace で始めるリモート開発
tsuzukid
1
420
AWS Fargate を使ってコストを抑えつつ 機械学習のバッチ処理を構築した話
tsuzukid
2
690
Other Decks in Technology
See All in Technology
Gradle Build Scanを使ってビルドのことを知ろう potatotips #87
tomorrowkey
2
160
[新卒向け研修資料] テスト文字列に「うんこ」と入れるな(2024年版)
infiniteloop_inc
5
18k
Building Dashboards as a Hobby
egmc
0
380
Max out Local LLM in Challenging Environments
sashimimochi
1
120
Rustで「プリズモイダル法」を利用して「土量計算」をガチでやる
nokonoko1203
1
310
よく聞くけど使ったことないソフトウェアNo.1 KafkaとSnowflake
foursue
4
520
Python と Snowflake はズッ友だょ!~ Snowflake の Python 関連機能をふりかえる ~
__allllllllez__
2
140
Azureの基本的な権限管理の勉強会
yhana
1
2.1k
一生覚えておきたい「システム開発=コミュニケーション」〜初めての実務案件振り返りLT〜
maimyyym
2
330
M5と自作基板をくっつけてみた〜M5 Japan Tour 2024 Spring 福冈 (Fukuoka|福岡)〜
keropiyo
0
170
コードファーストの考え方。 Amplify Gen2から学ぶAWS次世代のWeb開発体験
yoshiitaka
2
380
LayerXにおけるLLMプロダクト開発の今までとこれから
layerx
PRO
4
750
Featured
See All Featured
The Brand Is Dead. Long Live the Brand.
mthomps
49
29k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
121
16k
Designing on Purpose - Digital PM Summit 2013
jponch
111
6.5k
Web development in the modern age
philhawksworth
203
10k
Practical Orchestrator
shlominoach
183
9.7k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
352
28k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
504
110k
Scaling GitHub
holman
457
140k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
51
8.7k
Happy Clients
brianwarren
92
6.4k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
689
190k
Bash Introduction
62gerente
605
210k
Transcript
LLMをECに導入しようとしている話 1
もくじ 1. 会社と事業の紹介 2. 現状の EC の課題 3. LLM を利用した
EC 4. より高度な会話型 EC の開発
3 1 会社と事業の紹介
DROBEのサービスの流れ 70問のアンケートに答える 1 2 3 自宅にスタイリストが選んだ商品 が届く 気に入ったもののみ購入、 それ以外を返品
DROBEの市場 国内ファッション市場: 8兆円 EC化率:< 22%*1 >= 6.2兆円 *1 経済産業省が2022年8月に公表した 2021
年の EC市場統計 https://www.meti.go.jp/press/2022/08/20220812005/20220812005.html オフライン市場の規模
6 2 現状のECの課題感
ECの課題 • 自分が知らない商品には中々たどりつけない ◦ 自分で検索条件を考えなる必要がある ◦ さらにそれを PDCA
していく必要がある ワンピース ワンピース カジュアル ワンピース カジュアル 1万円以下 ワンピース カジュアル 2万円以下 洋服を検索する際の条件の例
ECの課題 • あいまいな言葉での検索が出来ない 夏祭りに行くカジュアルなコーデを提案して 白いスカートに合うスニーカーを知りたい この黒のワンピースと同じような見た目で安い商品ないの?
あいまいな言葉で検索する例
LLMを利用したEC 3 9
LLMを利用した EC 2023年3月リリース LLM を利用し、会話によって商品探索 を行える機能 - 曖昧な検索ワードによってコー デの探索が可能
- 会話のコンテキストを覚えておい てもらえるので、会話をしながら コーデを絞り込む事が出来る
LLMを利用した EC 事前準備 推論時
課題感 一方でLLMだけでECを提供する課題感もわかってきた - 誰が言っても同じ結果を返す - 新商品をすぐに提案出来るようにしたい
13 4 より高度な会話型ECの開発
課題感に対する打ち手 誰が言っても同じ結果を返す -> レコメンドエンジンと組み合わせれば良さそう 新商品をすぐに提案出来るようにしたい -> DB
や検索エンジンと組み合わせれば良さそう
LLM を活用した EC 概念図 Web server Client LLM 検索エンジン (DB)
レコメンド エンジン ① LLM に提案を作ってもらう ② LLM の提案を検索クエリにして検索 ③ 検索結果をレコメンドエンジンを使ってソート
LLM の出力を検索クエリに変換 Function calling という機能を使うと、自然言語による入力を JSON などの構造化データに変換する 事が出来る🎉
Function calling の Function 定義例
Prompt
検証環境での結果
まとめ LLM と EC は相性が良さそう! DROBE は LLM によるコマースの可能性を追求していきます!
気になったら是非話しかけてください!